机器人角度定位精度的测试方法和机器人系统与流程

技术特征：
1.一种机器人角度定位精度的测试方法，其特征在于，待测机器人上设有二维识别板，所述测试方法包括以下步骤：通过相机获取所述待测机器人所在场景的图像数据和点云数据；识别所述二维识别板；根据所述图像数据和所述点云数据确定所述二维识别板的坐标数据；根据所述坐标数据确定所述待测机器人的定位角度数据；控制所述待测机器人变换场景，以得到所述待测机器人的定位角度数据集；根据所述定位角度数据集估计所述待测机器人的角度定位精度。2.根据权利要求1所述的机器人角度定位精度的测试方法，其特征在于，所述根据所述坐标数据确定所述待测机器人的定位角度数据，具体包括以下步骤：根据所述坐标数据确定所述二维识别板的平面方程；根据所述坐标数据和所述平面方程得到所述待测机器人的定位角度数据。3.根据权利要求2所述的机器人角度定位精度的测试方法，其特征在于，其中，所述二维识别板设有多个aruco编码，所述根据所述坐标数据确定所述二维识别板的平面方程，具体包括以下步骤：构建所述二维识别板的平面方程；获取所有所述aruco编码的所有顶角的坐标数据集；根据所述坐标数据集确定所述平面方程的参数。4.根据权利要求3所述的机器人角度定位精度的测试方法，其特征在于，其中，所述根据所述坐标数据集确定所述平面方程的参数，包括：采用ransac算法或最小二乘法根据所述坐标数据集确定所述平面方程的参数。5.根据权利要求3所述的机器人角度定位精度的测试方法，其特征在于，所述根据所述坐标数据和所述平面方程得到所述待测机器人的定位角度数据，具体包括以下步骤：根据所述坐标数据确定所述二维识别板的坐标；根据所述平面方程确定所述二维识别板的测试方向向量；以所述相机坐标系的z轴正向单位向量作为所述二维识别板的参考方向向量；根据所述参考方向向量和所述测试方向向量得到所述待测机器人的定位角度数据。6.根据权利要求5所述的机器人角度定位精度的测试方法，其特征在于，所述识别所述二维识别板，具体包括以下步骤：判断所述图像数据中是否包含所述二维识别板的所有所述aruco编码。7.根据权利要求6所述的机器人角度定位精度的测试方法，其特征在于，所述根据所述图像数据和所述点云数据确定所述二维识别板的坐标数据，具体包括以下步骤：确定每个所述aruco编码的每个顶角的二维编号，其中，每个所述aruco编码包括4个顶角；根据所述二维编号得到每个所述aruco编码的每个顶角的三维编号；根据所述三维编号在所述点云数据中索引得到每个所述aruco编码的每个顶角的坐标数据。8.根据权利要求7所述的机器人角度定位精度的测试方法，其特征在于，其中，所述二维编号为每个所述aruco编码的每个顶角在所述图像数据中的像素编号，所述三维编号为
每个所述aruco编码的每个顶角在所述点云数据中的点云编号，并且所述图像数据中的像素编号与所述点云数据中点云编号一一对应。9.根据权利要求8所述的机器人角度定位精度的测试方法，其特征在于，所述根据所述定位角度数据集判断所述待测机器人的角度定位精度，具体包括以下步骤：计算所述定位角度数据集的方差；根据所述方差判断所述待测机器人的角度定位精度。10.一种机器人系统，包括相机、机器人本体、控制设备和存储在所述控制设备上运行的控制程序，其特征在于，所述控制设备执行所述控制程序时，实现根据权利要求1-9中任一项所述的机器人角度定位精度的测试方法。

技术总结
本发明提供了一种机器人角度定位精度的测试方法和机器人系统，其中，待测机器人上设有二维识别板，所述测试方法包括以下步骤：通过相机获取待测机器人所在场景的图像数据和点云数据；识别二维识别板；根据图像数据和点云数据确定二维识别板的坐标数据；根据坐标数据确定待测机器人的定位角度数据；控制待测机器人变换场景，以得到待测机器人的定位角度数据集；根据定位角度数据集估计待测机器人的角度定位精度。本发明能够实现完全自动化测试，从而能够避免人因误差的引入，进而能够提高测试数据的可靠性和测试结果的准确性。试数据的可靠性和测试结果的准确性。试数据的可靠性和测试结果的准确性。


技术研发人员：魏洪兴 崔元洋 谢肇阳 孙文浩 霍霄 郭闯
受保护的技术使用者：遨博（北京）智能科技股份有限公司
技术研发日：2022.07.12
技术公布日：2022/11/15